¿No os suena raro hablar de precariedad laboral cuando hablamos de tecnologías tan punteras y modernas como la Inteligencia Artificial o el Wifi 5G? Pues así es. Las nuevas tecnologías destruyen puestos de trabajo a la vez que crean otros nuevos, pero ¿a qué coste?
Sundar Pichai, CEO de Google, dijo «Que es la inteligencia Artificial está cambiando la forma en que trabajamos y generará nuevos empleos. La IA también promueve la democratización y la llegada de la nueva revolución industrial. La sociedad debe aprender a adaptarse”.
La IA genera controversia allá donde vaya, tanto para bien como para mal. Hoy vamos a conocer la cara poco amable de esta tecnología.
¿Quiénes son los etiquetadores?
Se trata de los humanos que se encuentras detrás de la tecnología, concretamente los que introducen los datos para que una Inteligencia Artificial sea factible.
Sabemos que la IA se nutre de datos en forma de texto, imágenes o sonidos para que aprenda a reconocerlos por ella misma. Así funcionan los algoritmos del Deep Learning, una red de datos etiquetados para que razone cuáles son las singularidades de cada etiqueta. Ahí entran en juego los etiquetadores.
Pero existen casos en los que las empresas no cuentan con datos propios con los que alimentar a sus sistemas de IA, por lo tanto, tienen que contar con empresas de nueva creación que han surgido para suministrar dichos datos.
Darrel West, director del Centro de Innovación Tecnológica de la Brookings Institution, comenta que “esta es la nueva clase de empleo que crearán la inteligencia artificial y la automatización industrial: a tiempo parcial, pagados según las tareas completadas, sin beneficios. […] Tenemos que pensar en la calidad de los empleos que estamos creando”.
¿Trabajo de calidad?
Más bien podríamos decir que de poca calidad y de baja rentabilidad. En tiempos de las Smart City, estamos generando trabajos casi precarios y, en algunas zonas del planeta, totalmente precarios. En EEUU, hay empresas que declaran estar pagando entre 7 y 15 dólares por hora. Sin embargo muchas otras utilizan plataformas de crowdsourcing (se podría traducir como “externalización abierta de ideas”) como Amazon Mechanical Turk. En ellas, gente de todo el mundo trabaja a destajo, pudiendo llegar a cobrar sólo 2,5 dólares por hora.
Por poner un ejemplo, para “entrenar” un coche autónomo, con un vídeo de una hora de duración, se necesitan 800 horas de trabajo de etiquetado.
Según desde qué posición se encuentre uno, obviamente su opinión se mostrará más favorable o contraria a este tipo de trabajos. Nathaniel Gates, CEO de Alegion sostiene que este empleo es una forma de aprendizaje tecnológico y “un ingreso suplementario […] Pero es un trabajo real. […]Estamos creando empleos digitales que antes no existían”. Obvio, Sr. Gates, porque antes tampoco existía esta tecnología.
Precariedad con fecha de caducidad
Menos mal que Robert Atkinson, presidente de Information Technology & Innovation Foundation (ITIF), nos señala que “en algún momento generaremos datos más limpios y mejor preparados para el análisis. Así que parte de esta industria desaparecerá a medida que la IA se convierta en una parte más integrada de la economía”.
Por nuestro bien, esperemos que realmente sea así.
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